Selamat datang kembali.
Kami akhirnya membuat beberapa data bahwa bos kami akhirnya dapat menggunakan perbedaan antara upah dan nilai pemain
sepak bola, tetapi ini agak sulit untuk dibaca.
Bukankah lebih baik jika kita dapat memvisualisasikan data ini?
Dan itu adalah hal besar yang dilakukan ilmuwan data, menganalisis data, memahami data, membersihkan data.
Tetapi pada akhirnya, jika Anda ingin mempresentasikannya kepada siapa pun, Anda memerlukannya dalam format yang
mudah dimengerti oleh seseorang yang mungkin bukan ahli ilmu data.
Jadi mari kita visualisasikan ini sekarang.
Kami berbicara tentang matplotlib, yang sering digunakan untuk memvisualisasikan data ini.
Sekarang, perpustakaan ini sangat luas dan Anda dapat membaca dokumentasinya sendiri.
Tetapi banyak perpustakaan lain telah dibangun di atasnya untuk menyederhanakan dan memudahkan kami memvisualisasikan data.
Salah satu perpustakaan ini disebut Seabourne dan sangat, sangat mudah digunakan.
Mari ku tunjukkan.
Jadi kami memiliki data ini jika kami pergi ke blok sel baru dan hanya pengingat di sini, cara kerja Notebook
Jupiter adalah bahwa ia harus menjalankan semua input ini.
Jika Anda me-refresh notebook Jupiter dan Anda memiliki notebook dan cukup klik Run for One Cell, itu tidak akan
memiliki sel sebelumnya di memori.
Jadi Anda harus memastikan bahwa semua sel ini dijalankan agar Anda dapat menjalankan bagian ini, karena jika Anda baru
saja me-restart notebook Jupiter, tidak akan ada semua ini di memori.
Tapi bagaimanapun, saya hanya ingin membuat catatan itu jika Anda memiliki udara.
Mari kita gunakan Seabourne untuk memvisualisasikan data yang kita miliki di atas.
Jadi sekali lagi, Seabourne, Anda bisa membaca dokumentasinya dan ada banyak tutorial online yang bisa Anda
ikuti, tapi saya akan menunjukkan cara mudah melakukannya.
Jadi kita akan mengimpor Seabourne.
Kita akan mengatur Seabourne hanya dengan menjalankan set.
Dan sekarang kita bisa membuat grafik variabel dan memanggil S atau maaf, saya harus menggunakan Seabourne sebagai esensi supaya kita tidak perlu
menulis Seabourne setiap saat.
Jadi S A. S. titik set dan kemudian kita akan mengatakan grafik sama dengan S. A. S. dan kita akan
menggunakan scatterplot sebagai metode grafik yang ingin kita gunakan.
Dan pada sumbu X, kita akan menggunakan upah dan pada sumbu Y kita akan menggunakan nilai dan data yang akan kita
gunakan untuk grafik.
Akan menjadi bingkai data satu, yang kita miliki di sini.
Jadi jika saya menjalankan ini.
Baiklah.
Kita seharusnya memiliki grafiknya sekarang, jadi mari kita mencetaknya jika saya mengklik run.
Lihat itu, betapa mudahnya itu?
Seabourne penting bagi saya.
Dan yang harus saya lakukan adalah mengatakan, Warcraft, saya ingin apa nilainya, jadi itu adalah sumbu x dan sumbu
Y dan data apa yang ingin kita gunakan.
Dan tiba-tiba, saya memiliki grafik.
Betapa kerennya itu?
Sama seperti itu, menggunakan beberapa pustaka Python yang sangat bagus, saya sekarang memiliki buku catatan yang menunjukkan kemajuan saya
dalam menjelajahi data ini.
Tapi kita punya satu masalah di sini.
Anda lihat, saya memiliki semua titik yang tersebar ini.
Tapi aku tidak begitu tahu apa maksud mereka.
Bukankah lebih keren jika ada cara bagi kita untuk mengarahkan kursor dan benar-benar melihat pemain mana yang mewakili titik?
Nah, kita bisa melakukannya dengan perpustakaan lain.
Dan yang ini namanya Buket Buket.
Sulit untuk mengatakan buket BOQ, apa pun yang Anda ingin menyebutnya, adalah perpustakaan lain yang memungkinkan
kita untuk benar-benar memiliki visualisasi interaktif.
Jadi, sekali lagi, jika saya kembali, saya dapat menggunakannya dengan cara yang sama seperti yang saya lakukan dengan Seabourne.
Saya hanya mengatakan dari.
bokeh.
BOQ akan sangat sulit untuk dikatakan, dan saya akan mengatakan bahwa plot titik dari perpustakaan
plotting, saya akan mengimpor fungsi gambar dan pertunjukan.
Dan kemudian juga dari titik buket.
Models, saya akan mengimpor alat hover, yang akan memungkinkan kita untuk mengarahkan kursor ke hal-hal ini.
Sekali lagi, Anda tidak perlu menghafal ini.
Jika Anda pergi ke dokumentasi dan melihat QuickStart, Anda akan benar-benar melihat ini atau Anda bahkan dapat Google
untuk itu.
Jadi jika kita benar-benar pergi ke panduan QuickStart, Anda melihat bahwa kami memiliki dua perpustakaan yang kami impor plotting
dan modelnya, dan ini menunjukkan cara untuk memulai dengan cepat.
Faktanya, kita cukup menyalin dan menempelkan baris ini, yang memungkinkan kita untuk memplot judul dan sumbu x.
Jadi mari kita lakukan itu.
Dan saya akan memberikan judul.
Seperti sepak bola 20 19, label sumbu x akan menjadi upah dan label sumbu Y akan menjadi nilai.
Dan di sini saya dapat memberikan parameter yang berbeda yang mungkin saya inginkan, misalnya, saya dapat mengatakan
lebar plot untuk berapa banyak piksel yang saya inginkan untuk plot saya dan sama dengan plot.
Tinggi, kami akan mengatakan bahwa kami ingin itu juga menjadi tujuh ratus piksel.
Dan akhirnya, saya dapat mengatakan jenis alat apa yang ingin saya gunakan dalam kasus kami, kami akan
membuat alat hover sehingga kami dapat mengarahkan kursor ke ini.
Angka.
Jadi ini akan menjadi grafik kita sekarang.
Lanjut.
Jika saya melakukan pe dot show.
Atau sebenarnya, cara kerjanya adalah kami melakukan pertunjukan yang kami impor dari sini dan kami menjalankannya seperti ini.
Dan, Anda tahu, untuk saat ini, jangan gunakan alat melayangkan apa pun jika saya mengeklik jalankan di sini.
Tapi sepertinya saya memiliki sedikit kesalahan di sini.
Saya tidak sengaja menghapus acara.
Mari kita klik, jalankan dan lihat itu.
Ini sebenarnya membuka file HTML baru untuk saya sehingga ini bisa menjadi interaktif.
Tapi sekarang kosong.
Kami sebenarnya harus menggambar lingkaran plot kami, tetapi kami memiliki upah dan nilai.
Dan judulnya Soccer Twenty nineteen jika kita masuk ke QuickStart.
Kami melihat bahwa kami dapat membuat garis.
Dan kita juga dapat melakukan lingkaran dengan berbagai jenis opsi.
Dan karena kita sedang melakukan scatterplot, mari kita lakukan persis seperti itu, saya akan kembali dan masuk ke sini.
Katakan bahwa saya ingin lingkaran yang akan kita buat dan lagi, jangan terlalu bingung jika ini baru bagi
Anda, sekali lagi, ini semua hanya perpustakaan dan dokumentasi yang harus Anda baca jika ingin
mendapatkannya akrab dengannya.
Jadi kita akan memiliki lingkaran nilai Wagin.
Jadi itu adalah nilai sumbu x dan sumbu y dari lingkaran dan kemudian kita akan mengatakan ukuran, kita dapat memberikan ukuran, katakanlah,
10 untuk saat ini.
Dan sumber datanya dari D. F. satu.
Jadi itu sebabnya kami ingin lingkaran berisi jika sekarang saya menjalankan ini.
Tapi saya mungkin telah mengeja sesuatu yang salah yang seharusnya mendesah jika saya mengklik run.
Lihat itu.
Saya memiliki titik data saya, yang sangat bagus, yang kami miliki sebelum kami memiliki file ASML baru
yang dihasilkan, tetapi saya ingin dapat mengarahkan kursor.
Jadi jika saya pergi ke mari kita tutup ini untuk saat ini, jika saya pergi ke panduan QuickStart dan mari kita cari Hova, kita melihat
bahwa kita memiliki alat hover.
Dan kami memiliki semua opsi ini yang dapat kami gunakan untuk menyimpan lagi.
Aku suka yang ini.
Tapi saya hanya akan menunjukkan sintaks dasar, pada dasarnya apa yang ingin kita lakukan adalah kita menggunakan Hova.
Untuk menyamai alat hover yang kita impor dan di sini, kita dapat mengatakan bahwa tips alat akan sama dengan
daftar yang berisi beberapa tupel.
Jadi sepertinya kita bisa menggunakan tool tip seperti ini.
Jadi biarkan aku menyalin ini.
Jadi kami memiliki tip alat, kami memiliki indeks dan kemudian sumbu X dan Y, dalam kasus kami ini adalah upah dan nilai dan
kami akan mengubahnya menjadi upah.
Dan nilai, dan kami tidak peduli dengan urutannya, tetapi kami sebenarnya ingin menambahkan bidang lain,
yaitu nama pemain.
Dari datanya.
Jadi seperti yang Anda lihat.
Di bagian Tips Alat Arahkan kursor atau untuk tip dasar, ini akan menunjukkan kepada Anda dengan tepat apa yang diwakili oleh setiap nilai dan bagaimana Anda dapat
merepresentasikannya, dan Anda memiliki tanda dolar dan tambahannya.
Jadi dalam kasus kami, kami ingin secara individual memiliki upah dan nilai yang ditampilkan di sini.
Jadi kita akan menggunakan assign, tidak seperti tanda dolar X dan Y, yang hanya memberi kita nilai X
dan Y.
Jadi saya hanya akan mengubah ini menjadi tanda tambah dan akhirnya juga memiliki properti nama juga.
Sekarang, hal terakhir yang perlu kita lakukan adalah memberikan tips alat ini sebagai alat di dalamnya.
Parameter gambar, jika sekarang saya menjalankan ini.
Oh, sepertinya era lain, mari kita lihat.
Jadi itu harus menjadi alat hover di sini.
Dan berikan arraynya.
Itu yang kita inginkan agar jika saya lari.
Hei, lihat itu, kami memiliki plot interaktif yang sebenarnya dapat kami analisis, jadi kami melihat
di sini bahwa NIMAR adalah yang memiliki upah yang cukup rendah dibandingkan dengan nilainya.
Bagaimana dengan Messe di sini?
Meskipun Messi pasti dibayar banyak dibandingkan dengan nilainya, jadi Anda mungkin menemukan beberapa penawaran bagus
untuk berdagang, mungkin dengan buppie.
Sangat sangat keren.
Sekarang, ini hanyalah puncak gunung es.
Ketika datang ke perpustakaan visualisasi seperti ini, ada banyak trial and error dan belajar bagaimana perpustakaan
bekerja, bagaimana memvisualisasikan ini dengan benar.
Dan sampai sekarang, semua yang telah kita lakukan adalah bagian ini, benar, kita telah mengimpor data dan
kemudian membersihkan data dan mungkin telah melakukan beberapa visualisasi dengannya, kita belum benar-benar melakukan bagian-bagian ini.
Selama ini yang kami lakukan kebanyakan adalah data science, mencoba mengambil data dan memahaminya
untuk tujuan bisnis.
Saya ingin Anda menjelajahi kumpulan data ini sedikit lebih banyak, mungkin mencoba beberapa perpustakaan visualisasi data
ini.
Tapi untuk saat ini, saya pikir kita sudah cukup untuk melanjutkan dan masuk ke beberapa konsep pembelajaran mesin lagi.
Aku akan melihat di yang berikutnya.
Sampai jumpa.